Aether 是乐享科技的机器人智能基础模型，它走了一条不同于 VLA 和 WAM 的路线。

其能量驱动架构受生物神经系统启发，能够动态分配神经资源，用于感知、记忆、推理、运动控制和物理反馈。

该模型首先将人类视频转化为空间、状态、交互、力以及因果关系的结构化表示，而不是依赖大规模的多模态预训练。

然后，它通过主动采样和内部世界重建，更高效地利用有限数据。乐享科技表示，这可以将有效样本利用率提高近 100 倍。

自适应计算和平行流式处理进一步将端到端延迟降低 40–60%，而动作生成可超过 200 Hz。最引人注目的部分是训练效率：

·200 小时人类视频
·0 小时真实机器人训练数据
·40 亿参数

乐享科技表示，其数据需求不到 VLA 模型的 1/10,000，训练时间低于 1/1,000，计算量低于 1/100。

Aether 不是让整个模型始终处于活跃状态并不断预测下一个动作，而是尝试在正确时刻分配合适的神经资源，然后通过物理反馈持续优化行为。

他们赌的是，机器人可以从人类数据中学习智能的结构，然后利用自身的物理反馈来闭合循环。

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